此篇内容仅为1.日志数据清洗数据下载：百度网盘 请输入提取码 提取码：6uw8需求：对test.log中的数据进行如下操作1.日志数据清洗2.用户留存分析3.活跃用户分析4.将各结果导入mysql使用工具：IDEA，Maven工程下的Scala项目数据清洗原理解析： /**此项目清洗数据的内容主要是解析url内的用户行为
1.将初始数据转换成dataFrame型（代码中为
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2023-08-12 20:35:49
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2.2 数据清洗在本节中，我们将回顾一些Spark平台上的数据清洗方法，重点关注数据不完备性。然后，我们将讨论一些Spark数据清洗方面的特殊特征，以及一些基于Spark平台更加容易的数据清洗解决方案。学习完本节，我们将能够完成数据清洗，并为机器学习准备好数据集。2.2.1 处理数据不完备性对于机器学习，数据越多越好。然而，通常数据越多，“脏数据”也会越多——这意味着会有更多的数据清洗工作。数据质
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2023-08-07 22:11:11
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日志数据清洗，主要采用spark 的定时任务,清洗出有效数据,并保存到hive数据仓库中存储。常用流程如下：参考：https://gaojianhua.gitbooks.io/bigdata-wiki/content/sparkclean.html
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2023-05-31 13:12:58
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文章目录网站日志分析实例日志过滤日志分析 网站日志分析实例日志是非结构化数据，做分析需要先将日志文件做数据清洗。将数据清洗为结构化数据，入库分析。 另外，还有考虑数据的管理，譬如日志数据增量更新等等。针对数据量大，可采用大数据工具存储和计算，譬如开源的Hadoop。至于大数据量的日志可以存在hdfs中，然后通过spark等工具去做分析日志过滤对于一个网站日志，首先要对它进行过滤，删除一些不必要的
# Java Spark实现数据清洗
在大数据处理中，数据清洗是非常重要的一步。数据清洗可以帮助我们去除脏数据、处理缺失值、规范数据格式等，以确保数据质量和准确性。在本文中，我们将介绍如何使用Java Spark框架来实现数据清洗。
## 什么是Java Spark
Apache Spark是一个快速通用的集群计算系统，它提供了基于内存的计算功能，可以用于大规模数据处理。Spark支持多种编
目录日志文件准备：一.日志数据清洗： 第一步：数据清洗需求分析：二.代码实现 2.1 代码和其详解2.2创建jdbcUtils来连接Mysql数据库2.3 运行后结果展示：三、留存用户分析 3.1需求概览3.2.代码实现3.3 运行后结果展示： 四、活跃用户分析 4.1需求概览4.2代码实现日志文件准备：链接：https://pan.baidu.c
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2023-09-18 00:17:47
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Kafka Streams1.Apache Kafka开源项目的一个组成部分,是一个功能强大,易于使用的库.用于在Kafka上构建高可分布,可拓展,高容错的应用程序.2.Kafka Streams特点 1)功能强大:高扩展性,弹性,容错 2)轻量级:无需专门的集群,一个库,而不是框架. 3)完全集成:100%的Kafka 0.10版本兼容;易于集成到现有的程序 4)实时性:毫秒级延迟,并非
# Spark数据清洗流程
## 1. 简介
在大数据领域中，数据清洗是非常重要的一项工作。而Spark作为一个强大的分布式计算框架，可以帮助我们高效地进行数据清洗工作。本文将介绍如何使用Spark进行数据清洗，并给出相应的代码示例。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B[读取数据]
C[数据清洗]
D[保存清洗后
作者：网易云 数据清洗是将重复、多余的数据筛选清除，将缺失的数据补充完整，将错误的数据纠正或者删除，最后整理成为我们可以进一步加工、使用的数据。所谓的数据清洗，也就是ETL处理，包含抽取Extract、转换Transform、加载load这三大法宝。在大数据挖掘过程中，面对的至少是G级别的数据量，包括用户基本数据、行为数据、交易数据、资金流数据以及第三方的数据等等。选择正确的方式来清洗
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2023-08-13 22:35:28
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# Java Spark 表数据清洗 Demo：一份详细指南
数据清洗是数据分析和数据科学领域中最重要的步骤之一。在海量的数据中，脏数据（例如缺失值、重复数据、不一致的数据格式等）会严重影响分析结果的准确性。本文将介绍如何使用 Java 和 Apache Spark 进行数据清洗，并提供一个简单的示例代码。
## 什么是 Apache Spark？
Apache Spark 是一个开源的分布
## Spark数据清洗与爬虫
在大数据时代，数据清洗是非常重要的一环。数据清洗可以帮助我们剔除脏数据、处理缺失数据、格式化数据等，以提高数据质量和准确性。而爬虫技术则是获取网络数据的一种重要技术手段。本文将介绍如何使用Spark进行数据清洗，并结合爬虫技术获取网络数据。
### 什么是Spark？
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，提供了高效、强大的数据处理能力。它可以处
原创
2023-08-01 15:38:50
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# Spark 数据清洗实例
在数据科学和大数据处理中，数据清洗是至关重要的一步。无论是进行数据分析、建模还是可视化，干净的高质量数据都会帮助我们获得更准确的结果。Apache Spark 是一个大数据处理框架，它能够有效地处理大规模数据，并提供了一系列强大的数据清洗工具。
## 一、Spark 数据清洗流程
在本文中，我们将通过实例来说明如何使用 Spark 进行数据清洗。流程主要包括数据
ETL实践--Spark做数据清洗 上，说的是用hive代替kettle的表关联。是为了提高效率。本文要说的spark就不光是为了效率的问题。 1、用spark的原因（如果是一个sql能搞定的关联操作，可以直接用kettle导原始数据到hive，用hive视图做关联直接给kylin提供数据）(1)、场景一之前用kettle需要多个转换、关联才能实现数据清
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2023-08-07 22:11:44
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夫君子之行，静以修身，俭以养德，非淡泊无以明志，非宁静无以致远。 夫学须静也，才须学也，非学无以广才，非志无以成学。淫慢则不能励精，险躁则不能冶性。 年与时驰，意与日去，遂成枯落，多不接世，悲守穷庐，将复何及。 ——诸葛亮《诫子书》 Spark开发之wordCount（学习笔记）一、使用IDEA创建一个Scala项目二、WordCount需求三、编码实战四、编译打包四、启动Spark集群 Spar
spark-sql是用来处理结构化数据的模块，是入门spark的首要模块。
技术的学习无非就是去了解它的API，但是Spark有点难，因为它的例子和网上能搜到的基本都是Scala写的。我们这里使用Java。
入门例子
数据处理的第一个例子通常都是word count，就是统计一个文件里每个单词出现了几次。我们也来试一下。
> 这个例子网上有很多，即使是通过spark实现的也不少；这里面大部分
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2023-07-18 22:44:29
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数据格式原格式日期时间种类监测站1数据监测站…数据StringIntStringDoubleDouble数据清洗PM2.5表、O3表…时间监测站数据String（“yyyy-MM-dd-HH“）StringDouble这样会出现大量数据冗余但是去掉了空值，并且以时间和监测站为主键更加容易操作。源数据表节选：datehourtype1001A1002A201501021AQI117852015010
很多同学总是抱怨说自己的工作没有技术难度，没有含金量。我这里想提到一点就是精细化管理，如果你能够把自己管理的环境像打磨一件作品一样，知道它的业务特点和瓶颈，知道它的性能细节，也知道如何进行后续的改进和优化，那么你的管理工作就上升了一个层次。 比如一个对数据表做清理的操作，可能看起来就是做些delete操作，有什么好的办法和技巧呢。 这个环
一、流处理1.1 静态数据处理在流处理之前，数据通常存储在数据库，文件系统或其他形式的存储系统中。应用程序根据需要查询数据或计算数据。这就是传统的静态数据处理架构。Hadoop 采用 HDFS 进行数据存储，采用 MapReduce 进行数据查询或分析，这就是典型的静态数据处理架构。1.2 流处理而流处理则是直接对运动中的数据的处理，在接收数据时直接计算数据。大多数数据都是连续的流：传感器事件，网
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2023-10-26 10:07:17
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1、打开前面创建的项目“BigData-Etl-KongGuan”，创建一些数据库访问的工具类和辅助类。1）打开SpringBoot项目：BigData-Etl-KongGuan2）创建数据库访问的工具类和辅助类：com.qrsoft.etl.dao.IBaseDao数据库访问的通用类，包括创建连接、执行更新等通用操作com.qrsoft.etl.common.db.ConnectionPoolM
1 Spark SQL概述1.1 什么是Spark SQLSpark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢
